## JAMI: Jurnal Ahli Muda Indonesia Vol. 3 No. 2 (2022)
Received 10 th Oct 2022, revision 31 st Oct 2022, accepted 12 th Dec 2022, published 29 th Dec 2022

## Penerapan Deteksi Penggunaan Masker pada Sistem Absensi Karyawan Menggunakan Metode Deep Learning
M. Ikbal Siami 1 , Mawaddah Hamid 2
1 Prodi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi, Institut Teknologi dan Bisinis STIKOM Ambon 2 Prodi Komputerisasi Akuntansi, Fakultas Bisnis, Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Ambon E-mail : siami25@gmail.com 1 , mawaddahhamid86@gmail.com 2
Penulis Korespondensi. M. Ikbal Siami, Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi,
Institut Teknologi dan Bisis STIKOM Ambon, E-mail :  siami25@gmail.com
A B S T R A K
Objektif.  Kehidupan  New  Normal  pasca  terjadinya  pandemic  covid-19  adalah  salahsatunya dengan  menjaga  protocol  kesehatan  secara  ketat.  Kedisiplinan  yang  tinggi  dan  ditopang dengan  berbagai  kebijakan  pada  lingkup  instansi  menjadi  hal  yang  sangat  diperlukan  agar protocol  kesehatan  terus  terlaksana.  Salah  satu  upaya  yang  dilakukan  adalah mengimpelementasikan sitem pendeteksi penggunaan masker pada system absensi karyawan di  Institut  teknologi  dan  Bisnis  STIKOM  Ambon.  System  pedeteksi  absensi  bekerja  secara otomatis  dan  terus  menerus  mendeteksi  penggunaan  masker  pada  karyawan  yang  hendak melakukan  presensi  masuk  dan  presensi  pulang.  System  akan  menolak  presensi  apabila karyawan tersebut terdeteksi tidak menggunakan masker.
Material and Metode . Penelitian ini menggunakan You Only Look Once (YOLO) sebuah model object detection berbasis Deep learning versi 4 atau disebut sebagai YOLOv4 untuk mendeteksi pemakaian masker pada suatu gambar.
Hasil. Hasil pengujian model YOOv4 tingkat Precision 92 % dan Recall 88%.
Kesimpulan.  Hasil  penelitian menunjukan implementasi  deteksi  wajah  pada  sistem  presensi dengan model YOLOv4 menunjukan kinerja yang sangat baik. Kata kunci : Deep Learning, Mask Detection, YOLOv4, Sistem Presensi
A B S T R A C T Objective. New Normal life after the Covid-19 pandemic is one of them by maintaining strict health  protocols.  High  discipline  and  supported  by  various  policies  within  the  scope  of  the agency are indispensable in order for the health protocol to continue to be implemented. One of  the  efforts  made  is  to  implement  a  mask  detection  system  in  the  employee  attendance system at the STIKOM Ambon Institute of Technology and Business. The attendance detection system  works  automatically  and  continuously  detects  the  use  of  masks  for  employees  who want  to  attend  attendance  and  leave  attendance.  The  system  will  reject  the  presence  if  the employee is detected not wearing a mask.
Materials  and  Methods .  This  study  uses  You  Only  Look  Once  (YOLO)  an  object  detection model based on Deep learning version 4 or referred to as YOLOv4 for detecting human objects that use or do not use masks on images.
Results.  The test results of the YOOv4 model have a 92% precision and 88% recall. Conclusion.  The  results  showed  that  the  implementation  of  face  detection  in  the  presence system with the YOLOv4 model showed very good performance.
Keywords : Deep Learning, Mask Detection, YOLOv4, Presence System

## 1. PENDAHULUAN
Kehidupan New Normal pasca terjadinya pandemic covid-19  menurun adalah salahsatunya dengan  menjaga  protocol  kesehatan  secara  ketat.  Hal  ini  penting  dilakukan  untuk  menjaga  agar masyarakat  tidak  terjangkit  penyakit  menular  covid-19  kembali.  Kedisiplinan  yang  tinggi  dan ditopang dengan berbagai kebijakan pada lingkup instansi menjadi hal yang sangat diperlukan agar protocol kesehatan terus terlaksana.
Awal  mula  kemunculan  penyakit  menular  yang  disebabkan  oleh  virus  SARS-CoV-2  ini terjadi di kota Wuhan negara Cina pada akhir tahun 2019 (Fang et al., 2020; Gandu et al., 2021). WHO menyatakan berbagai kiat yang dapat dilakukan untuk menekan semakin merebaknya virus corona  ini  adalah  dengan  mengindahkan  standar  aturan  kesehatan  yang  berlaku  salah  satunya yakni  pemakaian  masker  (Putri  et  al.,  2020).  Senada  dengan  hal  tersebut,  pada  area  perkantoran setiap  karyawan  hendaklah  tetap  memakai  masker  serta  saling  berjauhan  atara  satu  dengan  yang lain (Lambacing & Ferdiansyah, 2020).
Pemantauan  pengguna  masker  secara  manual  di  tempat-tempat  umum  wajib  masker sangatlah  sulit  dilakukan  apalagi  secara realtime .  Hal  ini  dikarenakan  keterbatasan  sumberdaya manusia  yang  harus  siap  setiap  saat  memantau  penggunaan  masker  baik  ruang  terbuka  umum maupun  pada  lingkungan  perkantoran.  Olehnya  itu  suatu  cara  diperlukan  untuk  mendeteksi penggunaan masker secara real time .
Penelitian  terdahulu  terkait  dengan  deteksi  penggunaan  masker  telah  banyak  dilakukan. Gianci,  dkk  tahun  2020  melakukan  penelitian  indentifikasi  penggunaan  masker  menggunakan metode  Algoritma  CNN  YOLOv3-Tiny.  Untuk  mengurangi overfitting akibat  kurangnya  jumlah dataset,  maka  mereke  menggunakan  teknik  flip,  cropping,  dan  rotasi  agar  dataset  menjadi  lebih bervariasi (Arwindo et al., 2020).
Penelitian  deteksi  penggunaan  masker  metode  Deep  Learning  algoritma  CNN  YOLOv3- Tiny juga dilakukan oleh Agustien, dkk., Tahun 2021. Penelitian tersebut memanfaatkan kerangka kerja YOLO edisi ke 3 dengan membuat beberapa cara pengujian model untuk mendapatkan hasil terbaik. Hasilnya adalah sistem  mampu  melakukan prediksi dengan benar dengan berbagai sudut kemiringan  objek  terhadap  kamera.  Parameter  pencahayaan,  ketajaman  gambar,  dan  jarak pengambilan gambar ikut mempengaruhi confidence hasil deteksi objek (Agustien et al., 2021).
Sementara itu, penelitin yang mengukur kinerja YOLO versi ke-3 dan versi ke-4 dilakukan oleh  Justian,  dkk  pada  tahun  2022  dengan  studi  kasus  mengukur  tingkat  kelelahan  pengendara. Proses  penelitian  tersebut  berlangsung  dengan  sangat  baik  dan  mendapatkan  hasil  yang  baik. Improvisasi  konfigurasi  parameter  YOLOv4-tiny  diperoleh  YOLOv4-Tiny  lebih  unggul dibandingkan parameter YOLOv3-Tiny (Justitian et al., 2022).
Berdasarkan uraian diatas, tujuan penelitian ini adalah berfokus pada mengimplementasikan metode deep  learning dengan  YOLOv4  sebagai  model  deteksi  untuk  mendeteksi  pemakaian masker oleh para karyawan sebelum melakukan presensi masuk maupun presensi keluar.

## 2. MATERIAL DAN METODE

## 2.1 Material
Pemakaian perangkat keras dibagi menjadi 2 (dua) proses yakni proses pelatihan dan proses implementasi system. Proses pelatihan menggunakan Google Colaboratory atau disingkat dengan Google  Colab dari Google  Researcher .  Alasan  penggunaan  google  colab  ini  dikarenakan perangkat  yang  diberikan  oleh google  colab ini  memiliki  spesifikasi  yang  relative  tinggi  serta library  yang  dibutuhkan  seperti  Python,  OpenCV,  CUDA,  dan  CuDNN  sudah  tersedia  dan compatible (Hidayatullah, 2021). Tabel 1 memperlihatkan spesifikasi hardware google colab.
143 | 10.46510/jami.v3i2.118
Tabel 1. Spesifikasi Hardware Colab Parameter Spesifikasi Colab CPU CPU Frequency CPU Cores RAM Disk Space GPU GPU Memory Intel(R)  Xeon(R) 2.30 GHz 2 core 12GB 68 GB NVDIA K80 / T4 12GB / 16GB Computer Capability 3,7 / 7,5
Adapun dalam proses implementasi dan pengujian system, pemakaian perangkat keras ditampilkan pada tabel 2.
Tabel 2. Karakteristik Hardware Parameter Hardware CPU CPU Frequency RAM GPU Sistem Operasi Intel(R) i7 2.2 GHz 8GB DDR4
Nvidia Geforce GTX1050 Ti GDDRS 4BG Windows 10 Home
144 | 10.46510/jami.v3i2.118
Bahasa program yang digunakan adalah Python 3 dengan flask framework versi 2.2 .

## 2.2 Metode Penelitian
Adapun  tahapan  pengembangan  system  implementasi  metode  YOLOv4  untuk pengengenalan  masker  pada  system  absensi  karyawan  ITB  STIKOM  Ambon  ditampilkan  pada gambar 1.

## Gambar 1. Tahap pengembangan system pendeteksi masker

## Pengumpulan Data
Proses pengumpulan data diambil dari 2 (dua) sumber utama yakni data open public domain Kaggle (Lorenzo, 2000) dan pengambilan secara langsung di lapangan. Data yang diperoleh dari Kaggle merupakan data yang sudah sesuai dengan format YOLO Adapun data yang diambil pada pada  tempat  penelitian  akan  digunakan  untuk  menguji  sistem  yang  telah  buat  untuk  mendereksi pemakaian masker pada sistem presensi karyawan kampus ITB STIKOM Ambon.

## Preprocessing
Tahapan  ini  terdapat  dua  (2)  kegiatan  yang  dilakukan  yakni  labeling  atau  anotasi  dan pembagian dataset. Labeling atau anotasi ini bertujuan untuk membuat dataset ber-format YOLO. Anotasi  dilakukan  dengan  cara  membuat  label  nama  kelas  dan  kotak  batas  ( bounding  box )  letak objek  wajah  pada  gambar. Tools yang  digunakan  untul  labeling  pada  penelitian  ini  adalah Yolo_mark. Gambar 2 menunjukan anotasi gambar dengan menggunakan tools yolo_mark
Gambar 2 memperlihatkan struktur folder data tersebut.
Data hasil anotasi akan menghasilkan 3a menunjukan struktur data yolov hasil anotasi tools yolo_mark, sedangkan gambit 3b menunjukan penamaan kelas citra.
Gambar 3 (a) struktur file yolov Gambar 3(b) label kelas

## Training Model
Data yang telah di anotasi dalam format YOLO selanjutnya di upload kedalam google drive untuk dilatih. Proses pelatihan menggunakan IPhyton Notebook berbasis web sebuah fasilitas yang disediakan  oleh  Google  Colab.  Alasan  penggunaan  google  colab  ini  karena  spesifikasi  hardware pada  fasilitas  tersebut  memiliki  kinerja  sangat  mempuni  untuk  memproses  data  gambar  dalam skala  besar.  Proses  pelatihan  ini  akan  menghasilkan  data weights dan coco.name dengan  file berekstensi cfg (Taufiq et al., 2022).

## Testing Model
Setelah  melakukan  training,  maka  kita  akan  memperoleh  model/weights  YOLOv4.  Model yang  diperoleh  perlu  diukur  untuk  mengetahui  kinerja  dari  model  tersebut. Confusion  matrix merupakan  parameter  yang  dapat  mengukur  kinerja  model  klasifikasi  dengan  beberapa  aspek. Pada  penelitian  ini  model  diukur  menggunakan  tiga  kategori: TP  (true  positive) menunjukan jumlah  sampel  positif  yang  diprediksi  secara  akurat; FP  (false  positive) menunjukan  jumlah sampel  yang  sebenarnya  negative  tetapi  diprediksi  positif;  dan FN  (false  negative) menunjukan jumlah sampel yang sebenarnya positif tetapi diprediksi negative (Yu & Zhang, 2021).
Precision  digunakan  untuk  mengukur  seberapa  presisi  hasil  deteksi  objek.  Untuk menghitung Precision gunakan perasaman 1.
𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = TP TP+FP .................................................................................................    (1)
Recall adalah  tingkat  yang  menunjukan  seberapa  banyak  objek  ( ground  truth )  yang  dapat dideteksi oleh sistem. Persamaan 2 digunakan untuk menghitung recall.
𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = TP TP+FN .......................................................................................................    (2)
Implementasi
Tahap  ini  merupakan  tahap  akhir  setelah  mendapatkan  model  yang  terbaik  melalui serangkaian pelatihan dan pengujian. Pada tahap ini sistem digunakan secara ril time mendeteksi pegawai  yang  hendak  melakukan  presensi  apakah  memakai  masker  atau  tidak  memakai  masker. Pada  tahap  ini  juga  akan  dilakukan  pengujian  sistem  untuk  mengetahui  tingkat  akurasi  sistem dalam mendeteksi penggunaan masker.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengujian Model
Serangkaian pengujian terhadap model yang diperleh telah dilakukan. Table 3 menunjukan hasil pengujian model YOLOv4.
Tabel 3. Hasil Pengujian Model Parameter Nilai True Prositive (TP) 82 False Positive (FP) 7 False Negative (FN) 11 Precision 0.92 Recall 0.88
Berdasarkan hasil pengujian model yang ditunjukan pada table 3 diatas menunjukan bahwa model memiliki kinerja yang cukup baik. Pengujian dilakukan terhadap 82 data citra yang terdiri dari 72 data citra objek tunggal dan 10 data citra multi objek. Parameter FN cenderung lebih tinggi dibandingkan  dengan  FN  dikarenakan  model  tidak  selalu  mendeteksi  objek  manusia  yang menggunakan atau tidak menggunakan masker pada data test berupa citra multi objek. Sedangkan pada  data  citra  dengan  data  objek  tunggal,  model  memiliki  kemampuan  yang  sangat  baik  dapat mendeteksi  pemakaian  masker  dengan  baik.  pengunjian  model  dengan  parameter  precision menunjukan tingkat keberhasilan 92 % , sedangkan pada parameter recall sebanyak 88 %.
3.2 Pengujian Sistem
Sementara  itu  pada  pengujian  sistem  dengan  menggunakan webcam untuk  mendeteksi pemakaian  masker  secara reltime pada  saat  karyawan  hendak  melakukan  presensi,  sistem menunjukan  kinerja  yang  sangat  baik  yakni  lebih  dari  93  %.  Gambar  4a  menunjukan  sistem mampu  mendeteksi  objek  tidak  memakai  masker,  sedangkan  Gambar  4b  menunjukan  sistem mampu  mendeteksi  objek  yang  memakai  masker.  Sementara  itu,  ketika  sistem  diuji  dengan scenario  wajah  sekitar  hidung  dan  mulut  hanya  ditutup  dengan  tangan,  sistem  tetap  mendeteksi objek tersebut menggunakan masker.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  maka  beberapa  poin penting yang dapat diambil antara lain:
1. Sistem  memiliki  kinerja  yang  sangat  baik  dalam  mendeteksi  pemakaian  masker  pada sistem presensi karyawan ITB STIKOM Ambon.
2. Model  YOLOv4  yang  telah  dibangun  memiliki  kinerja  yang  sangat  baik  dalam mendeteksi objek masker pada sistem presensi karyawan.
3. Model  YOLOv4  yang  dibangun  dalam  penelitian  ini  memiliki  keterbatasan  ketika scenario  pengujian  tidak  sesuai  dengan  dataset  citra  yang  telah  dilatih,  misalnya penggunaan tangan menutupi wajah bagian hidung dan mulut.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan  terima  kasih  terutama  ditujukan  kepada  Kementerian  Pendidikan,  Kebudayaan, Riset  dan  Teknologi  yang  telah  mendanai  penelitian  ini  dengan  skema  Penelitian  Dosen  Pemula (PDP) pelaksanaan tahun 2022.

## DAFTAR PUSTAKA
Agustien, L., Elektronika, P., Surabaya, N., Rahman, T., Elektronika, P., Surabaya, N., Hujairi,
A. W., Multimedia, D. T., Elektronika, P., & Surabaya, N. (2021). Real-time Deteksi Masker Berbasis Deep Learning menggunakan Algoritma CNN YOLOv3. Jurnal Teknologi Informasi Dan Terapan (J-TIT) , 8 (2), 129–137.
Arwindo, D. G., Puspaningrum, E. Y., & Via, Y. V. (2020). Identifikasi Penggunaan Masker Menggunakan Algoritma  CNN YOLOv3-Tiny. Prosiding Seminar Nasional  Informatika Bela Negara , 1 , 153–159. https://doi.org/10.33005/santika.v1i0.41
Fang, Y., Nie, Y., & Penny, M. (2020). Transmission dynamics of the COVID‐19 outbreak and effectiveness of government interventions: A data‐driven analysis. Journal of Medical Virology , 92 (6), 645–659. https://doi.org/10.1002/jmv.25750
Gandu, I. V., Budiarso, F. D. H., Kepel, B. J., Fatimawali, ., Manampiring, A., & Bodhi, W.
(2021). Molecular Docking Senyawa Asam Askorbat dan Kuersetin pada Tumbuhan Jambu Biji Merah (Psidium guajava L.) Sebagai Pencegah COVID-19. Jurnal E-Biomedik , 9 (2). https://doi.org/10.35790/ebm.v9i2.31846
Hidayatullah, P. (2021). Buku Sakti Deep Learning . Stuning Vision Al Academy.
Justitian, E. R., Purbasari, I. Y., & Anggraeny, F. T. (2022). Perbandingan Akurasi Deteksi Kelelahan pada Pengendara Menggunakan YOLOv3-Tiny YOLOv4-Tiny. Jurnal Informatika  Dan  Sistem Informasi , 3 (1),  21–30.  https://doi.org/10.33005/jifosi.v3i1.440
Lambacing, M. M., & Ferdiansyah, F. (2020). RANCANG BANGUN NEW NORMAL COVID-19  MASKER  DETEKTOR  DENGAN  NOTIFIKASI TELEGRAM  BERBASIS INTERNET OF THINGS. Dinamik , 25 (2), 77–84. https://doi.org/10.35315/dinamik.v25i2.8070
Lorenzo, A. (2000). Mask Detection at Yolo Format . Kaggle.
https://www.kaggle.com/datasets/alexandralorenzo/maskdetection
Putri, T. S. N. P., Fikih, M. Al, & Setyawan, N. (2020). Face Mask Detection Covid-19 Using Convolutional Neural Network ( Cnn ). Seminar Nasional Teknologi Dan Rekayasa (SENTRA) 2020 , 27–32.
Taufiq, R. M., Sunanto, Rizki, Y., & Pratama, M. R. A. (2022). Simulasi Deteksi Golongan Kendaraan pada Gerbang Tol Menggunakan YOLOv4. Jurnal CoSciTech (Computer Science and Information Technology) , 3 (2), 199–206.
Yu, J., & Zhang, W. (2021). Face Mask Wearing Detection Algorithm Based on Improved YOLO-v4. Sensors , 21 (9), 3263. https://doi.org/10.3390/s21093263